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논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
서버리스 컴퓨팅은 오토스케일링을 통해 서버 관리 부담을 줄여, 개발자가 서비스 개발에 집중할 수 있게 하여 현대 IT 인프라의 필수 기술로 자리 잡고 있다. 최근 서버리스 환경에서 하나의 인스턴스가 여러 요청을 처리하게 되면서, 기존 수평적 오토스케일링의 한계가 드러났다. 이에 인스턴스 자원을 동적으로 조정하는 수직적 오토스케일링의 필요성이 커지고 있다. 기존 장기 실행 중점의 기법은 짧은 실행 시간과 빠른 반응성이 중요한 서버리스 환경에 적합하지 않다. 본 논문은 테일러 급수를 활용한 경량화된 수직적 오토스케일링 기법을 제안하며, FunctionBench 실험 결과 VPA와 Tiny Autoscaler 대비 자원 효율성과 성능 면에서 모두 뛰어난 것을 확인하였다. 특히 VPA 대비 자원 예약량과 슬랙을 각각 18.6%, 45.0% 줄이고, 평균 및 99% 꼬리 지연 시간을 각각 31.5%, 53.8% 개선했다. 또한, 오버헤드가 가장 적어 경량화된 기법으로서의 효율성도 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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